RynnVLA-Latent 机器人操作基础模型研究发布

2026年10月27日，arXiv Robotics 刊出 Haoyu Zhao 等作者的论文，提出 RynnVLA-Latent 机器人操作基础模型框架。该框架从异构交互视频中学习连续、3D 锚定的潜动作，用于机器人策略预训练，无需原生机器人控制数据。研究团队用 RynnLAM 处理 30.1K 小时人类、机器人和仿真视频，生成 745.52M 个潜动作描述符，再通过 flow matching 预测潜动作块，并适配到具体本体动作。目前进展停留在论文发布与框架介绍层面，报道未提及模型在真实机器人任务上的评测结果或开源发布安排。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。